气候变化对渭河流域水文干旱特征的影响研究.pdf
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1、第9 期2023年9 月文章编号:16 7 3-9 0 0 0(2 0 2 3)0 9-0 0 6 0-0 3气候变化对渭河流域水文干旱特征的影响研究陕西水利Shaanxi WaterResourcesNo.9September,2023师晟国(西安水文水资源勘测中心,陕西西安7 10 10 0)【摘要基于经偏差订正后的3种全球气候模式(GCM),采用SWAT水文模型,研究气候变化对渭河流域未来水文干旱事件发生次数、持续时间和强度的影响。结果表明:(1)在干旱CCM条件下,未来水文干旱事件发生的频率、持续时间和强度均呈显著的增加趋势;而湿润GCM条件下则呈现相反的下降趋势;(2)未来降水变化的
2、方向和强度是导致干旱特征发生变化的主导因素,40 个GCM预测的渭河流域未来时段降水变化范围为-3.42%+14.2 4%,降水是引起气候变化最大的不确定性来源,如近5 0 年降水和气温的变化趋势持续,渭河流域可能处于GCM的干燥状态,研究结果可为区域干旱减灾规划提供参考。【关键词气候变化;CMIP5;SWAT模型;径流干旱指数(SDI);不确定性【中图分类号TV223.4【文献标识码A模型通过模拟获得月径流量。1研究区概况2.2水文模拟与干旱指数渭河流域位于东经10 3 110 和北纬34 38 之间,采用的水文模型为土壤和水评估工具SWAT模型进行月流域面积13.48 km,全长8 18
3、km。年平均气温约为13.3,径流模拟,该模型被广泛应用于气候变化下月径流量的模拟。年平均降水量为5 5 8 mm750mm,总体趋势从北到南逐渐增SWAT是一个基于物理的、计算高效的半分布式流域水文模加。多年平均径流量10 3.7 亿m。随着近些年气候发生剧烈型。研究流域基于河网被划分为多个子流域,以上子流域又变化,渭河流域缺水形势日趋严峻,出现了更为严重的干旱被细分为多个水文响应单元(HRU)。该模型已被广泛用于事件。本文采用位于主河道上、中、下游的北道、咸阳和临世界各地的不同流域,是检验水文对土地利用和气候变化响潼水文站校准水文模型参数,并采用GCM预测以上站点在气应的有效工具。候变化情
4、景下的未来月径流量。河流流量和干旱特征的观测采用径流干旱指数SDI作为分析流域干旱特征变化的评值被用作对比未来气候变化相对于历史实测值的变化强度。估指标。SDI采用月累积径流量的计算公式如下:Vi-V2研究方法及数据来源SDI.=Sk2.1GCM数据基于两种代表性浓度路径(RCP4.5和RCP8.5)下40 个全球气候模式(GCM)的年降水量数据,本研究选取了3种CMIP5全球气候模式,即降水变化范围最大的干旱情景,其模式名称为CSIRO-Mk3-6-0,降水变化范围最大的湿情景为MIROC5;降水变化范围处于中间的情景为FGOALS-g2。以CMIP5历史时段模拟的45 年(19 6 0 年
5、 2 0 0 4年)为基准期,以未来三个不同时段(2 0 10 年 2 0 5 4年、2 0 30 年 2 0 7 4年和2 0 5 5 年 2 0 9 9 年)作为未来时期。GCMs的预测结果存在一定的系统偏差,因此其在使用前需进行误差订正,采用8-比例法对CCMs进行偏差校正,该方法将GCMs模拟的历史时期与未来时期之间的月平均降水量的变化量叠加在观测到的历史降水和温度数据上,以代表未来的气候变化。GCMs经过偏差订正后产生了18 个未来月气候预测结果(2 个RCP和3个未来时期下的3个GCM),将以上预测结果输人SWAT,i=1,2,n;k=1,2,3,4Yix=ln(Vi),i=1,2
6、,n;k=1,2,3,43kVu=Z Qij,i=1,2,n;j=1,2,12;h=1,2,3,4j-1式中:V和S.分别为参考时段累积流量的均值和标准差;Vi为第i个水文年和第k个参考周期的累积流量;Qi,为第i个水文年及第个月的月流量。本文选取k=4,代表SDI的12 个月时间尺度,N是年数,j是月份。式(1)和式(2)的区别在于,后者为累积流量的对数变换。当SDI值小于0 时被定义为干旱事件。本文以干旱事件的次数作为频率,干旱持续时间为SDI值连续为负的月数,干旱强度为SDI的量级。(1)(2)(3)(4)收稿日期2 0 2 3-0 3-0 7【作者简介师晟国(19 8 4-),男,榆林
7、子洲人,助理工程师,主要从事水文勘测工作。60第9 期2023年9 月3结果分析3.1气候变化下水文干旱特征的变化3.1.1水文干旱事件频率的变化图1为在两种RCP情景(RCP4.5和RCP8.5)下,三个GCM在未来三个时期(2 0 10 年 2 0 5 4年、2 0 30 年 2 0 7 4年和2 0 5 5 年 2 0 9 9 年)相对于基准时期(19 6 0 年 2 0 0 4年)的水文干旱频率变化。CSIROMk3-6-0模式预测的干旱频率呈增加趋势,而MIROC5模式预测的干旱频率呈减少趋势,原因是由于CSIRO-Mk3-6-0模式降水量变化范围较小,属于干旱型GCM,而MIROC
8、5模式属于湿型GCM。FG O A LS-g 2 模式作为中间GCM,预测了干旱频率的中位数变化。未来时段干旱事件频率随时间的变化表现出不同的变化趋势(见图1)。例如,在RCP8.5排放情景下,在2 0 10 年 2 0 5 4年,CSIRO-Mk3-6-0干旱事件发生频率增加了4次,该变化在2 0 30 年2074年期间增加了6 次,在2 0 5 5 年 2 0 9 9 年期间增加了8次。对于湿润GCM(MI RO C 5 模式),在RCP8.5情景下未来3个时段干旱事件分别减少了1、5 和14次。不同排放情景下气候模式并未表现出一个确定的变化。例如,在湿润GCM(MIRC O 5)的RCP
9、4.5情景下,其在2 0 30 年 2 0 7 4年期间干旱事件频率减少了12 次,而在同期RCP8.5情景下降至4次。在2 0 5 5 年 2 0 9 9 年期间,RCP8.5的数值大于RCP4.5。10 rcp4550-5-10152010-205410rcp85CSIRO-MK3-6-0FGOALS-g2MIROC550-5-10-15图1在两种排放情景下未来时段(2 0 10 年 2 0 5 4年、2030年2 0 7 4年和2 0 5 5 年 2 0 9 9 年)与基准期(19 6 0 年2004年)相比干旱频率(干旱事件数)的变化3.1.2水文干旱持续时间和强度的变化在两个RCP情
10、景下,当前和未来时期临潼站(最下游站)水文干旱事件持续时间的累积分布频率曲线的变化见图2。可以看出:在三个大气环流模式中,干旱持续时间变化明显。CSIRO-Mk3-6-0和FGOALS-g2模型在两个RCP下预测的未来一段时间内CDF曲线的水文干旱持续时间较基线期更长。此外,水文干旱持续时间在CDF曲线上的变化也不成比例。CSIRO-Mk3-60模式预测的未来三个时期水文干旱持续时间在低频率(持续时间较长)干旱中比在高频(持续时间较短)干旱中更显著。干旱GCM的干旱持续时间的变化也随未来时期而变化,即2 1世纪末(2 0 5 5 年 2 0 9 9 年)的变化比2 1世纪初(2 0 10 年2
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